科技：打破垄断全球的霸权 第一千七百八十三章：当初的手笔
第一千七百八十三章：当初的手笔
吱呀。
啪嗒，啪嗒……
等了些许时间，从监控上看到夏为科技公司一行人走远了，顾青仍然端着手中的茶杯。
“獬豸，检测环境，重点探查是否有未注册电子产品和监听装置。”
轻声的吩咐中，会议室里面的其他工作人员都下意识屏住了呼吸，不再做一些大动作。
很快，会议室响起了略显机械的磁性声音。
【检测结束，目前未发现未注册电子产品和监听装置，是否需要继续低功耗检测】
“嗯，保持原状态吧。”
【收到】
哪怕是在水泉发射中心，这个特殊的地方，顾青都从来没有放松过警惕。
在做完这个操作之后，他才转过头，看向李建、张天浩、周易等人。
主动开口说道：“在月球基地的建设和运营中，确保地月通讯、月球星球内通讯与导航系统的自主性和可持续性，无疑是至关重要的。
通讯与导航系统的自主性，意味着这些系统需要能够在月球上长期执行，而不依赖蓝星地面指挥中心和通讯基站的支援。
这意味着月球基地需要建立自主的能源供应系统，并且不会是小功率的太阳能发电。
根据我们的实际监测资料，这些专案要想落地，以我们的飞船荷载量来说，都需要三次发射。
大夏航天集团的飞船虽然不需要运送如此多的智慧机器人登月，但他们的飞船空间容量本就不大，所以发射次数也不可能低于三次。
看来，大夏航天集团和咱们有类似的想法。”
张天浩在一旁点头道：“重复登月，建造永久基地。”
李建也开口说道：“月球上的能量来源非常单一，仅仅以目前我们探测的成果来看，还不具备大型能源开采条件，所以当前还是太阳能和核能这两种能源资源是主要能源来源。
但是想要在月球上面，安全利用这些资源进行储能，也面临着一系列技术挑战。”
“太阳能电池的效能，大夏官方掌握的技术已经领先不少，但要适配一个基地的用电量，那需要安装的面板可不是小规模。
核能源的安全性，在蓝星地面都无法得到稳定保证，更何况是在月球上面？
而且由于月球上的极端环境和封闭性，通讯与导航装置时时刻刻都在经受考验，一直在受到月球表面尘埃、高温、低温等因素的影响，这也就需要工程师对其进行定期维护和保养。”
有顾青开头，很快这些工程师就开始议论起来，并且随着议论的内容变迁，话题越来越深入。
不过，毕竟是在水泉发射中心，不是在九州西南发射中心，所以众人议论的时候，对自家的保密技术，可以说是守口如瓶，根本就没有一点泄露。
但是对他们掌握的美利坚NASA机构、欧洲航天局、北极熊航天部门这几个机构和势力的技术，却都知之甚深。
高频宽低延时广覆盖通讯、自主导航和位置服务、人工智慧深度学习……一个个技术专案被提及。
只不过，众人脸上的严肃神情，却没有其他变化。
因为他们都知道，这些专案，此时已经不是九州星海公司，或者说，已经不是九州科技的月球工程难题。
并且随着九州航天员与那些智慧机器人，执行的月球探索任务日益复杂，以及对月球资源的勘探和利用计划的不断拓展，涉及的科学技术领域将会更加广泛。
地质学、天文学、物理学、材料化学、通讯、量子……无数学科，在月球基地建设这个专案上，被统一到了一起。
高解析度的地形影象、月球地壳成分分析、太空天文观测资料都需要大频宽传输。
月球智慧机器人、月球工作车的遥控操作需要低延时通讯，以便操作员可以及时响应地形变化或障碍物。
用于地面控制中心与月球基地之间的资料传输，就需要光通讯、量子通讯。
自主导航技术更是月球探测器、月球车和航天服的必备功能。它极度依赖镭射雷达、相机、陀螺仪等科技装置，来获取周围环境的资讯。
并且透过处理和分析资料，实现实时的位置和姿态估计，增加月球探测任务的安全性，降低任务失败的风险。
而这些技术，九州科技都已经进行了商用版本的技术下放。
商用版本都打的那些专业领域的佼佼者们，痛哭流涕，选择上门合作。那商业版本之上的航空航天版本技术，自然更加夸张。
就像九州科技的第一台扫地机器人——小浩。
张天浩带领团队创造出来的第一个智慧家居产品，现在小浩扫地机器人的技术，经过了数次迭代升级，已经在九州星海的月球车、月球智慧机器人身上得到了应用。
在讨论结束之后，顾青整理了一番，然后食指敲击了一下办公桌。
“机械专案方面，我们现在只能等材料专案升级革新。
所以接下来，我希望咱们能够在深度学习、人工智慧这两个方向，配合半导体部门的新产品研发，进行大踏步前进。
过段时间，《智械危机》全球武道大会将会有智慧AI的应用，咱们在座诸位或多或少都有参与，所以。
接下来大家的工作专案可以适当进行修改，等到收集了足够的资料之后，我相信，咱们将会再一次冲击更高峰。”
更高峰？
真的建造永固基地，进行月球移-民？！
顾青的这番话，让众位工程师更加浮想联翩起来。
在九州科技内部，深度学习、人工智慧这两项技术并不是用来画画、转换文字影片、搞语言搜寻模型的。
比如深度学习，它是学习样本资料的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的资讯对诸如文字、影象和声音等资料的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有高难度分析学习能力。
透过机器搭载的各项感测器，实现识别文字、影象和声音等资料的能力。
(本章完)